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社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
所以说写博客对我而言确实也不是一件很简单的事,有时候口头能说明的一件事,你要用文字去表达出来却并不是一件很容易的事。甚至于两年前的我,也根本想不到自己会成为一名博主,还可以收获这么多的好朋友们。正好,我上大学的第一门专业课就是Python,那个时候我还不知道Python具体是什么,只知道大家都叫它编程语言,于是我开始试着了解,初识Python的这些日子也算是打开了我的AI之路,我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
数据建模:通过 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果...
TensorFlow白屏监控应用实战
# 背景这里先简单介绍一下白屏监控实现方式,在进入webview后,由客户端对webview进行截屏随后上传图片到 OSS,并进行埋点。在flink层消费埋点数据,获取图片,对图片判定结果(白屏,非白屏)进行落库。最开始的判断... TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。...
特惠活动
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发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- ... 简单来讲,`MindX SDK`可以视为`AscendCL`的封装版,进一步简化开发。而`AscendCL`是对昇腾AI处理器通用的开发语言,更接近硬件底层。这里我们介绍`MindX SDK`。## MindX SDK### 前提说明- MindX SDK当前适用于...
转型,技术人绕不开的坎
后来业务量增多,工作比较繁忙,就跑去搞业务开发了,tensorflow的事情暂时告一段落。我真正对人工智能引发思考是在今年,大概从4月份开始吧,就一直很迷茫。一方面是因为我们公司Android原生开发工作量少了很多,另一... 但随着学习的深入,发现难度远超自己当初想象。人工智能远不是建几个模型,调几个API,跑几批数据那么简单。它不但要求你知道常用的算法及原理,还要区分出各种算法的优劣和适用场景,甚至要深入算法细节进行调优,看来机...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正... TensorFlow等都属于深度学习工具,简单来说就是库,编程时需要import caffe、import tensorflow。做一个比喻,学习框架就像是品牌的积木,各组件就是魔心过着算法的一部分,我们可以自己设计如何堆砌,优点是无需重复造就...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, GRU, RNN from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # 加载诗歌数据 poems = ["云彩飘过山峰间", "夜色映照着江水清", "晨曦照亮大地新", "春风拂面心自静"] # 文本预处理 t...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... LSTM)0. Transformer 架构0. 预训练与微调(Pretraining and Fine-tuning)0. 分布式训练(Distributed Training)和混合精度训练(Mixed Precision Training)以上是一些大模型所会采用的部分技术列举。通过这...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
import tensorflow as tf # 假设我们有用户-物品评分矩阵,大小为[用户数, 物品数] user_item_matrix = tf.constant([[5, 3, 0, 1], [4, 0, 2, 0], [0, 1, 4, 5], [1, 2, 3, 4]], dtype=tf.float32) # 使用深... 以下展示了如何使用Python和Pygame库来创建一个简单的虚拟实验环境,当然要配合上述特定技术才能使得学生有更好体验。```import pygame import random # 初始化Pygame pygame.init() # 设置屏幕大小和标...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。...
